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【24h】

Adaptive Parameter Computing on Structure-Texture Image Decomposition

机译:结构纹理图像分解的自适应参数计算

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摘要

Image decomposition is an important inverse problem in image processing. PDE-based decomposition is employing the total variation energy to split an original image into the structural part and textural part. The result greatly relies on the weight parameter which balances these two parts, big or small may produce too much noise or over-smoothness. In this paper, we discuss an adaptive parameter computing method to choose the weight for the image with some periodicity and oscillatory textures, use a TV-Hilbert regularization model and Chambolleȁ9;s projection algorithm to produce the decomposition, and present some numerical results.
机译:图像分解是图像处理中的重要逆问题。基于PDE的分解利用总变化能量将原始图像分为结构部分和纹理部分。结果很大程度上取决于权衡这两个部分的权重参数,大小可能会产生过多的噪音或过度平滑。在本文中,我们讨论了一种自适应参数计算方法,该方法为具有周期性和振荡纹理的图像选择权重,使用TV-Hilbert正则化模型和Chambolleȁ9的投影算法进行分解,并给出一些数值结果。

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